III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

BigQwen2.5-52B-Instruct — плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная mlabonne с помощью MergeKit как self-merge на основе Qwen2.5-32B-Instruct. Она предназначена для диалоговой генерации текста; автор предполагает, что модель может подойти для творческого письма. Модель содержит 51,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной 32 768 токенов. В метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. В карточке приведены результаты нескольких оценок, но автор сообщает, что лично модель не тестировал, поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев требуют самостоятельной проверки. Указана лицензия Apache-2.0.

BillyTheKid1903_SLERP — объединённая модель для генерации текста, созданная MatthieuJ с помощью mergekit методом SLERP из yam-peleg/Experiment26-7B и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; метаданные указывают нативный контекст длиной 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста по запросам. Модель принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или конкретных ограничениях качества.

Brunhilde-13b-v1 — языковая модель, созданная слиянием моделей Gryphe/MythoMax-L2-13b и Undi95/ReMM-SLERP-L2-13B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях продолжения текста и ответов на запросы. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 12,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. В README приведены результаты оценки на наборах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Языки и специализированные области применения в доступных сведениях не указаны.

Casual-Magnum-34B — объединённая языковая модель Jacoby746, созданная с помощью mergekit методом SLERP из NeverSleep/CausalLM-RP-34B и anthracite-org/magnum-v3-34b. Это плотная модель архитектуры Llama примерно на 33,9 млрд параметров; файлы опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она поддерживает контекст длиной до 200 000 токенов и может применяться для ведения диалога и создания связной прозы. Доступные результаты Open LLM Leaderboard включают оценки IFEval и BBH, но не гарантируют качество в конкретной задаче. Карточка не сообщает отдельные ограничения или целевые языки модели. Производительность и поведение унаследованы от двух объединённых моделей и могут различаться в зависимости от запроса.

knifeayumu/Cydonia-v1.3-Magnum-v4-22B — плотная языковая модель семейства Mistral на 22 млрд параметров, созданная автором knifeayumu с помощью слияния моделей TheDrummer/Cydonia-22B-v1.3 и anthracite-org/magnum-v4-22b. Для слияния применён метод SLERP через mergekit; веса представлены в формате Safetensors и имеют точность bfloat16. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и создание связной прозы. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов, а интерфейс карточки отмечает возможности чата и вызова инструментов. Базовая модель описана как ориентированная на английский язык; других языковых характеристик README и метаданные не подтверждают. В метаданных указана лицензия «other», поэтому перед использованием следует проверить условия на странице модели и её базовых компонентов. Карточка не содержит конкретных оценок качества; как у генеративной языковой модели, ответы могут быть ошибочными или неподходящими для конкретной задачи.

Dans-AdventurousWinds-Mk2-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi методом slerp из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и PocketDoc/Dans-AdventurousWinds-Mk2-7b. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговых сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка описывает способ объединения весов, но не приводит оценок качества или подробных ограничений; возможности могут зависеть от конкретного сценария использования.

Aleteian/Darkness-Reign-MN-12B — объединённая языковая модель, созданная автором Aleteian с помощью mergekit и метода Model Stock на базе Aleteian/Saiga-Unleashed. В объединение вошли Aleteian/Follow-the-Flow-MN-12B, Aleteian/One-To-Rule-Them-All-MN-12B и Aleteian/Hello-Darkness-My-Old-Friend-5-MN-12B. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста; репозиторий содержит веса в формате safetensors, а конфигурация указывает bfloat16 и шаблон чата Mistral. Метаданные заявляют контекст до 1 024 000 токенов. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Darwin-28B-KOREA — плотная мультимодальная модель с 28 млрд параметров из серии VIDRAFT Darwin, созданная объединением моделей FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus и ginigen-ai/Rogue-28B-MIX. Она предназначена для двуязычного общения и рассуждений на корейском и английском языках. В основе — архитектура Qwen3.5; используются шаблон чата и токенизатор родительской модели Darwin-28B-Opus. Карточка описывает объединение весов линейной интерполяцией с отдельными коэффициентами для 64 слоёв. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и задач, требующих многошаговых рассуждений. В небольшом сравнительном тесте из 35 примеров заявлены результаты на уровне обеих родительских моделей; эти оценки не гарантируют аналогичного качества на других данных. Для развёрнутых рассуждений в README рекомендуется выделять не менее 1024 токенов генерации: при лимите 256 токенов ответ может обрываться. Для чисто корейских рассуждений автор рекомендует родительскую Rogue-28B-MIX. Лицензия — Apache-2.0.

Eurydice 24b v1c — диалоговая модель Aixon Lab, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 на специально подготовленном наборе данных. Это плотная трансформерная модель семейства Mistral 3.1 примерно на 24 млрд параметров; метаданные указывают поддержку входных изображений и генерацию текста, включая диалог с моделью и анализ изображений. Модель предназначена для многосторонних бесед, творческой генерации и сторителлинга, ответов на вопросы и анализа. В карточке отмечены хорошее понимание контекста и естественный разговорный стиль, однако результаты оценки качества не опубликованы. Поддерживаемый язык — преимущественно английский; возможно, модель работает и с другими языками. Выпускается под лицензией Apache 2.0. Как и базовая модель, она может наследовать смещения и ограничения обучающих данных. Выводы следует проверять, особенно в сценариях, где важна точность.

Eurydice 24b v2 — языковая модель Aixon Lab для диалогов с несколькими ролями. Это дообученная на пользовательском наборе данных причинная трансформерная модель семейства Mistral, основанная на mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503. Веса представлены в формате Safetensors; модель содержит 23,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста, общения, ответов на вопросы, анализа и создания историй. В карточке особо отмечены понимание контекста, творческая генерация и естественный диалог. Основной язык — английский; заявлена возможная поддержка других языков, но их перечень и результаты оценки не приведены. Лицензия — Apache 2.0. Модель может наследовать смещения и ограничения обучающих данных и базовой модели. Разработчик не приводит метрик производительности, поэтому качество следует оценивать на целевых сценариях.

Evertide-RX-12B — универсальная разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная Retreatcost. Модель дообучена в полном формате параметров на слиянии моделей, созданном на основе unreleased cowriter-модели; README также указывает, что использованы те же модели, что и в Retreatcost/KansenSakura-Erosion-RP-12b. Размер составляет 12,1 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для диалогов, совместного написания текстов, мозговых штурмов и коротких ролевых сцен. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. По README, рассуждения обычно включаются без дополнительной настройки, но иногда ответы могут появляться без них. Автор сообщает, что обучение проводилось на 451 вручную подготовленном примере, без RL. Это экспериментальная модель общего назначения; автор не заявляет о превосходстве над другими моделями и отмечает, что она не предназначена специально для эротического ролевого общения и может отказывать на некоторых запросах. Лицензия — Apache 2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_YamMulti_verse_model — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Strangemerges_32Yamshadow — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Yamshadow-7B; файлы представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна по лицензии Apache-2.0. Информация о специализации по языкам и предметным областям в карточке не приведена.

FineRadio-3.1-8B — языковая модель семейства Llama, разработанная AIstatistican и дообученная на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или другой текстовый вывод по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык. Для обучения использовались Unsloth и Hugging Face TRL; файлы представлены в формате PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели stevenlearns/gemma-2-2b-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-2b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 2B IT — компактная текстовая модель Google, дообученная для следования инструкциям и диалогового взаимодействия на базе google/gemma-2-2b. Это декодерная языковая модель семейства Gemma, работающая по схеме «текст на входе — текст на выходе»; она поддерживается библиотекой Transformers и распространяется в формате Safetensors с открытыми весами по лицензии Gemma. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и диалоговых интерфейсов. Её небольшой размер позволяет запускать её на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре с ограниченными ресурсами. В README семейство описано как англоязычное. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать смещения обучающих данных; качество зависит от формулировки запроса и предоставленного контекста. Модель может испытывать трудности со сложными задачами, языковыми нюансами и здравым смыслом. Для приложений, где важны точность и безопасность, необходима проверка результатов и защитные меры.

Gemma 2 Aeria 9B — объединённая языковая модель на 9 млрд параметров, созданная с помощью Mergekit и метода DARE TIES на основе princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B. Она использует архитектуру Gemma 2 для генерации текста и диалоговых ответов; модель рассчитана на английский язык и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель подходит для ведения диалога, ответов на вопросы и свободной генерации текста. Весовой формат репозитория — safetensors; в конфигурации слияния указан тип bfloat16. Условия лицензии в предоставленных источниках не описаны.

mhenrichsen/gemma-2b-it — текстовая генеративная модель на базе семейства Gemma, разработанного Google с использованием исследований и технологий, применённых для Gemini. Это плотная decoder-only языковая модель с 2,5 млрд параметров, настроенная следовать инструкциям и вести диалог; она принимает текст и генерирует текст. Модель работает через Transformers и имеет контекст длиной до 8192 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, краткого пересказа текстов и создания черновиков. Небольшой размер позволяет запускать её на компьютере или в собственной облачной инфраструктуре с ограниченными ресурсами. В карточке заявлена поддержка английского языка; результаты могут быть менее надёжными при сложных или неоднозначных запросах. Возможны фактические ошибки, предвзятость и генерация вредного содержания, поэтому ответы следует проверять и при необходимости применять меры безопасности. Карточка репозитория не сообщает лицензию этой копии.

MotherEarth/Hermes-Storm-Climate-lorablated — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated и MotherEarth/storm_climate. Она построена на архитектуре Llama с плотной моделью класса LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах; заявленный контекст составляет 131072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указаны форматы safetensors и библиотека Transformers. Для оценки её пригодности к конкретным задачам стоит учитывать, что README описывает способ слияния, но не приводит результатов тестирования или подробных ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

K2S3-Mistral-7b-v1.47 — языковая модель K2S3 для генерации текста, дообученная методом SFT на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с настройкой всех параметров. В обучении использовались alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель относится к плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,2 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения текстовых инструкций на английском языке. Она может быть полезна для создания диалоговых и инструкционных приложений, однако карточка не приводит оценок качества или специальных гарантий. Распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

KunaiBeagle-7b — модель генерации текста, созданная объединением SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и mlabonne/NeuralBeagle14-7B с помощью LazyMergekit. Она основана на Mistral-7B-v0.1 и использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров; указанная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на основе текстовых запросов. Данные карточки не уточняют языки, в которых она лучше всего работает, и конкретные области применения. Репозиторий распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Kunocchini-7b — текстовая генеративная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Nitral-Archive слиянием SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и Epiculous/Fett-uccine-7B. Для слияния использован метод SLERP; модель работает с контекстом до 8192 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы и других сценариев работы с текстом. В README приведены результаты оценки на задачах рассуждения и commonsense reasoning, но данных о языках обучения или поддерживаемых языках нет. В README указана лицензия «other» без дополнительных условий, поэтому перед использованием следует проверить лицензионные сведения репозитория и базовых моделей. Указанные оценки относятся к конкретным бенчмаркам и сами по себе не гарантируют качество в прикладных сценариях.

Kunpeng-4x7B-mistral — разговорная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE) семейства Mixtral, опубликованная пользователем mzbac. По карточке, она объединяет Mistral-7B-Instruct-v0.2, Mistral-7B-v0.1, Starling-LM-7B-alpha и Mistral-7B-Instruct-v0.1, а затем дообучена на WizardLM_evol_instruct_70k для слоёв q_proj, v_proj и gate. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других задач генерации текста. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Поддерживаемые языки карточкой не подтверждены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; результат может зависеть от промпта и сценария применения.

djuna/L3.1-Romes-Ninomos — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором с помощью mergekit методом Model Stock. В объединение вошли пять моделей для инструкций и ролевых диалогов; базовой моделью при слиянии служила vicgalle/Roleplay-Hermes-3-Llama-3.1-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и имеет контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, ролевого общения и написания историй. В метаданных указана поддержка чата; основным языком базовой модели назван английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

nkpz/llama2-22b-daydreamer-v3 — дообученная автором модель семейства Llama для генерации текста. Она создана на основе Llama 2 13B, расширенной до 22B параметров с использованием данных Llama 1 33B, а затем дообучена с помощью крупных LoRA-адаптеров и их слияния. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, формат PyTorch и контекст до 4098 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, выполнения инструкций и диалогов, включая ролевые сценарии и имитацию речевых стилей. Автор ориентировал её на английский язык, исключил из обучения примеры по программированию и отмечает выразительность в творческих запросах и сухой, точный стиль в информационных ответах. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, однако автор указывает, что формальное выявление слабых мест через бенчмаркинг ещё предстоит. Лицензия обозначена в метаданных как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

v000000 — линейное слияние языковых моделей, созданное с помощью mergekit на основе Sao10K/Llama-3.1-8B-Stheno-v3.4 и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалогов, ответов на инструкции, ролевых сценариев и творческого письма; базовая Stheno v3.4 описана в каталоге как англоязычная. В репозитории указаны веса Safetensors, а README также упоминает варианты GGUF и GGUF imatrix, подготовленные другим автором. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lllama-3-RedElixir-8B — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная автором lemon07r слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3-8B; в слияние также вошли MagicDolphin, Jamet, Mahou, Spicy Abliterated Stella, Hathor Stable, NeuralPoppy EVO и Llama-3-Spellbound Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии. Контекст составляет до 8192 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Указана лицензия Llama 3. Это объединённая модель нескольких вариантов Llama 3, поэтому её поведение зависит от сочетания исходных моделей. Карточка не приводит результатов оценки качества или конкретных гарантий поведения; соблюдайте условия лицензии Llama 3 при использовании.

Magnolia-v2-Gemma2-8k-9B — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе grimjim/Magnolia-v1-Gemma2-8k-9B и grimjim/Magot-v2-Gemma2-8k-9B. Это плотная модель Gemma 2 с 9 млрд параметров для генерации текста и диалогов; контекст — до 8192 токенов. Модель ориентирована на беседы и творческую генерацию, сохраняя, по оценке автора, внимание к контексту и баланс между творческим ответом и следованием инструкциям. Подходит для чат-сценариев и написания текстов. Репозиторий содержит веса safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Лицензия — Gemma.

MaXaM_Large_v1.72 — дообученная диалоговая языковая модель Triadic Intelligence Labs на архитектуре Llama с 69,5 млрд параметров. В карточке указано обучение методом SFT на датасете FTK, созданном в SFT Studio Pro. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают поддержку чата. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0, тогда как README обозначает лицензию llama3.1 и формулировку «Open Source with Responsible Use»; условия использования следует сверять с лицензией базовой модели Llama 3.1. Подробные результаты оценки качества и сведения о конкретных ограничениях в карточке не приведены.

MeliodasPercival_01_AlloyingotneoyInex12 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/AlloyingotneoyInex12-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель может использоваться для генерации ответов, продолжения текста и диалоговых сценариев. В карточке не описаны специальные области применения или поддерживаемые языки, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Веса доступны в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MeliodasT3q_M7Alloyingotneoy — объединённая текстовая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. По карточке она объединяет automerger/MeliodasT3q-7B и automerger/M7Alloyingotneoy-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; основной язык из доступных сведений определить нельзя. Весы опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Подробные оценки качества и специфические ограничения в карточке не описаны.